指标与维度是数据分析中最常用到的术语，它们是非常基础的，但是又很重要，经常有朋友没有搞清楚它们之间的关系，只有掌握理解了，我们的数据分析工作开展就就容易多了。现在就来说说指标与维度的那些事。1、指标指标，用于衡量事物发展程度的单位或方法，它还有个IT上常用的名字，也就是度量。例如：人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率、覆盖率等。很多公司都有自己的KPI指标体系，就是通过几个关键指标来衡量公
【51CTO.com快译】联机分析处理(OLAP)需要有即时的响应，因此其性能是至关重要的。虽然其结构较为简单，但是在处理各种大的数据立方体(data cubes)时，会涉及到大量的计算。常被称为OLAP(联机分析处理)的多维分析是一种交互式的数据分析过程，它包括：对于数据立方体(data cube)进行旋转(rotation)、切片与切块(slice and dice)、钻取(drill-dow
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2023-12-27 20:21:41
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简介：Panel数据结构从pandas库中移除，使用MultiIndex实现低维度形式处理高维度数据本质是在索引端增加维度，变身“高维度数据”
data = pd.Series(np.random.randn(5),
index=[['a', 'a', 'a', 'd', 'd'],[1, 2, 3, 1, 2]])
mindex = data.index
属性
mindex.levels # 不
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2023-12-13 04:54:53
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知识图谱(Knowledge Graph)，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。而公安知识图谱，是将公安系统中各类数据进行汇总融合，提取成为人、事、
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2024-01-14 13:22:44
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在日常的可视化展示中，大家时常需要在一个图表组件中绑定多个动态的维度和度量。这样可以在展示数据时，根据需要切换不同的维度/度量，来查看不同的数据组合情况。本次以Sugar BI为例，为大家介绍，在日常数据展示中，如何在一个图表组件中绑定多个动态的维度和度量。我们可以在「饼状图，交叉透视表，普通表格，柱状图，折线图」组件中，来实现浏览状态下图表的动态维度和度量切换，更加灵活地按需切换字段进行数据分析
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2024-01-16 01:40:51
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多维度拆解法1、概念维度：看问题的角度拆解：就是做加法，A=维度1+维度2+···多维度拆解法：通过不同的维度（角度）去观察同一组数据，从而洞察数据背后波动的原因。从哪些维度进行拆解**从指标构成拆解：**分析单一指标的构成。比如单一指标为用户，而用户又可以拆解为新用户、老用户；也可以按照性别拆分为男用户、女用户。**从业务流程来拆解：**按业务流程来进行拆解分析，比如不同渠道的用户付费率、不同城
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2023-09-15 17:25:52
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随着信息时代的蓬勃发展，产生了大量多视图属性图图数据。随即，也出现许多的多视图聚类方法，但这些方法只利用数据中的多属性信息或者多拓扑图信息，没有完整地利用属性图数据的所有信息。本期 AI Drive，电子科技大学计算机科学与工程学院硕士生潘尔林，分享其团队在这个问题上取得的新进展，也是他们发表于 NeurIPS 2021 的最新工作：多视图对比图聚类。在这个工作中，他们提出了一个简单而通用的、多视
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2024-05-20 22:26:46
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Excel图表相信许多朋友都操作过，图表能够更加形象和生动的展示出我们的数据趋势和差异。但在做图表的过程中，相信许多朋友都碰到过一个尴尬的问题，那就是对多组数据进行图表展示的时候，图表就会堆积到一起，显得非常难看。 如上图所示，我们用折线图展示五个人四个季度的数据的时候，这样多维度的数据展示，折线图显示的时候都会堆积到一起，看起来非常的难看。下面我们来学习一种特殊的多维度折线图，让大家
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2023-08-10 10:08:12
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理解维度数据仓库——事实表、维度表、聚合表一、事实表在多维数据仓库中，保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”。一个按照州、产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列，概念上与下面的示例类似。 SateProductMouthUnitsDollarsWAMountain-100January37.95WACable LockJanuary47.32ORMountain-100J
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2024-02-29 11:05:54
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概念所谓数组，是有序的元素序列。组成数组的各个变量称为数组的元素。 对于Excel中的“数组”，可以理解为有着行、列标识并有着尺寸特征的集合。一个单元格的数据就可以是一个数组， 即单元素数组；单行数据或者单列数据，是一维数组；多行多列数据是多维数组。特点所有的数组，都能在一定连续单元格区域表示出来。数组的尺寸由构成数组元素的个数来确定同一维度的数组，要注意尺寸特征，同一数组中，不存在尺寸不同的行或
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2024-01-11 22:25:47
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数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。而数据维度就是在数据之间形成特定关系，表达多种数据含义的一个很重要的基础概念。换句话说，维度是一组数据的组织形式。那当数据分析维度太多，该怎么办？比如像要做比较分析，就要用柱图、雷达图等；想要看数据分析的占比情况，就要用漏斗、饼图；想要看数据的趋势有线形图；想要看数据与数据之间的关系，有树状图…….而每个分类里
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2023-10-03 08:27:39
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首先模拟一个数据分析场景，某企业积累了如下表格所示的销售数据： 表格中每一行表示某个时间段内某种商品在某个地区的
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2023-12-16 19:53:19
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# 多维度数据分析：开启数据洞察之门
在现代社会，数据已经成为推动各行各业发展的重要资源。通过对数据的多维度分析，我们可以洞察潜在趋势、发现问题，并最终做出科学决策。本文将探讨多维度数据分析的基本概念、实际应用及实现方法。我们还将通过代码示例来帮助你更好地理解这一过程。
## 1. 什么是多维度数据分析？
多维度数据分析是指通过对多种属性和指标进行分析，以理解数据之间的关系。传统的二维数据分
原创
2024-09-29 04:58:27
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js统计图表FineReport多维度坐标轴图1. 描述多维度坐标轴图是指在图表中展示多个维度，不仅仅局限于2个维度（展示2个维度只能比较一个维度之间的数据），可以在同一张图表中同时比较2个或2个以上的维度的数据，如下图，可比较华东地区各个产品类型的销量情况，也可以比较饮料产品类型在华东华北的销量情况：2. 示例以FRDemo数据库中的销量表为例，实现上图的效果。2.1&nbs
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2024-03-09 12:43:46
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正文开始之前先看下图：下图是如何绘制出来的？聚类主题是如何划分的？哪张图最合理？ 研究过文献计量的人一定做过一个图——多维尺度分析多维尺度的含义： 多维尺度（Multidimensional scaling，缩写MDS，又译“多维标度”）也称作“相似度结构分析”（Similarity structure analysis），属于多重变量分析的方法之一
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2024-04-05 18:57:14
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有必要强调一下，对多维数据集的展示，层次性是非常必要的。多维数据集本身就是带有层次结构的，如何直观而又不产生歧义的正确展示出其原本的数据集合结构，成为众多据仓库展示工具软件开发商关心的问题。在选型方面，目前市场上已经有比较多的选择，相当多的第三方图形控件就已经直接支持多维数据集的展示，即直接把CellSet结果赋给该控件的D
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2024-05-20 14:03:23
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多维数据模型1. 多维数据分析模型概述1. 以字段或记录作为数据的引用、操作、计算的基本单位的数据
2. 维度和度量：维度一般文本型（时间、用户、支付状态），度量一般数值型（单价、数量）
3. 透视透视：需要三个元素：维度，度量，汇总计算规则
4. 连接零散数据和人类认知的方法：1. 数据透视 2. 零散数据深入规则的发掘（2.3级涉及）
5. 维度表：只包含维度信息；事实表：既有维度又有数值
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2023-10-13 19:57:19
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1.MDS简介
多维标度法（Multidimensional Scaling）是一种多维标度法是一类多元统计分析方法的总称，包含各种各样的模型和手段，其目的是通过各种途径把高维的研究对象转化成低维情形进行定位、分析和归类，同时又保留对象间的原始关系。同时也是一种可视化方法，实践中通常利用2D或3D的MDS 结果观察（投影后）点的分布和聚集来研究数据的性质。具体地说,多维标度法是以多绍研究对象之间
Date：2020-12-3
作者：Todd-Qi 原文链接：多视图立体匹配论文分享CasMVSNet 论文题目：Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereo and Stereo Matching0、引言CasMVSNet[1]是CVPR2020的工作，在开始介绍这篇文章之前，我们首先回顾一下
对比分析法比什么？ 绝对值 ： 销售额、阅读额 （不易得知问题的严重程度） 阅读数 ： 活跃占比 、 注册转化率 （容易受到不同量级的影响）怎么比？ 同比（去年今日与今年今日的比） 环比（昨天与今天的比）和谁比？ 和自己比 （从时间维度、不同业务线、过往经验） 和行业比 （跌，涨情况）注意： 1，指标的口径、计算方法、计量单位必须一致，否则缺乏可比性 2，对比对象需要具有可比性。“不可比”例如区域
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2024-10-22 14:54:49
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